model_path = str(sys.argv[1]) # You can modify the path for storing the local model print("loading model, path:", model_path) model = LlamaForCausalLM.from_pretrained(model_path, device_map='auto', low_cpu_mem_usage=True) tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained(model_path) print(...
去年的Alpaca 7B模型,不仅展示了在处理指令任务上的出色能力,还因其相对小的规模和低廉的复现成本而引起了大家的注意。在本篇博客中,汇总了官方报告和官方Git的内容,通过阅读可以了解Alpaca 7B模型的起源、训练过程、性能评估以及其潜在的应用和限制。让我们一起走进ALpaca,深入理解这一代表了AI领域最新发展的创新成果...
【新智元导读】Meta的LLaMA模型开源，让文本大模型迎来了Stable Diffustion时刻。今天，斯坦福发布了一个由LLaMA 7B微调的模型Alpaca，训练3小时，性能比肩GPT-3.5。一觉醒来，斯坦福大模型Alpaca（草泥马）火了。没错，Alpaca是由Meta的LLaMA 7B微调而来的全新模型，仅用了52k数据，性能约等于GPT-3.5。关键是训练成本...
Alpaca模型是斯坦福大学研发的LLM(Large Language Model,大语言)开源模型,是一个在52K指令上从LLaMA 7B(Meta公司开源的7B)模型微调而来,具有70亿的模型参数(模型参数越大,模型的推理能力越强,当然随之训练模型的成本也就越高)。 LoRA,英文全称Low-Rank Adaptation of Large Language Models,直译为大语言模型的低阶...
没错,Alpaca是由Meta的LLaMA 7B微调而来的全新模型,仅用了52k数据,性能约等于GPT-3.5。 关键是训练成本奇低,不到600美元。具体花费如下: 在8个80GB A100上训练了3个小时,不到100美元; 生成数据使用OpenAI的API,500美元。 斯坦福大学计算机科学副教授Percy Liang称, ...
通过GPU云服务器进行LLaMA-7b指令微调 本教程基于Alpaca提供了一套LLaMA-7B模型在阿里云ECS上进行指令微调的训练方案,最终可以获得性能更贴近具体使用场景的语言模型。 基于Alpaca提供了一套LLaMA-7B模型在阿里云ECS上进行指令微调的训练方案,最终可以获得性能更贴近具体使用场景的语言模型。
Alpaca是一个基于Meta公司的LLaMA 7B模型微调而来的指令跟随模型。LLaMA 7B是一个拥有70亿参数的预训练语言模型。Alpaca使用了52K个由text-davinci-003生成的指令跟随示例进行微调，并展现出与text-davinci-003相似甚至超越的性能。更重要的是，Alpaca非常小巧和经济，整个训练过程只花费了不到600美元。Alpaca的训练流程...
LLaMA(Large Language Model MetaAI) 是由 Meta AI 发布了一款全新的大型语言模型,共有7B、13B、33B、65B 四种版本,其模型参数如下表所示: 与原始的 transformer Decoder 相比,LLaMA主要有以下改进: 预归一化(Pre-normalization)[GPT3] 为了提高训练的稳定性,LLaMA对每个transformer子层的输入进行归一化,而不是对输...
下面是在 xiaomi9,Qualcomm SM8150 Snapdragon 855 上使用 4 线程运行中文 alpaca7b 4bit 量化模型的情况: InferLLM 主要由几部分组成 Model:主要负责输入的 tokenizer,词汇表管理,存储一些历史的 token 以及 Decoder 之后的采样等。 Graph/Op:负责创建整个模型,包括模型的中 Op 直接的连接关系,Op 的执行,以及 Op...
下面是在 xiaomi9,Qualcomm SM8150 Snapdragon 855 上使用 4 线程运行中文 alpaca 7b (https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca)4bit 量化模型的情况: InferLLM 主要由几部分组成 Model:主要负责输入的 tokenizer,词汇表管理,存储一些历史的 token 以及 Decoder 之后的采样等; ...